定期更新(推薦機器學習部落格)

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在該部落格中，推薦下面專題

機器學習中的數學系列：

1) ​​回歸(regression)、梯度下降(gradient descent)​​

2) ​​線性回歸，偏差、方差權衡​​

3) ​​模型組合(Model Combining)之Boosting與Gradient Boosting​​

4) ​​線性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)​​

5) ​​強大的矩陣神秘值分解(SVD)及其應用​​

機器學習中的算法系列：

1) ​​決策樹 - 随機森林與GBDT​​ 

2) ​​SVM基礎​​